-[helios] パス再実装中 (akiyama) 03:36:21

パス探索時に,後で評価するために保持する情報として何が必要かを考えている.
これまでは,重要な変数として主にパスレシーブ位置を使用していた.
これは疑いようもなく重要.
しかし,実際にはノイズによってレシーブ位置はずれるので,そのずれの範囲を表現できていなければならない.
ということは,ボールの進行方向とレシーバがトラップできる範囲,を保持しておくべきではないだろうか.
きちんとモデルを当てはめるのは大変だろうけど,これまでとはできることが大きく変わるはず.

-[helios] パス再実装中 (akiyama) 19:03:39

誤差情報を扱えていないが,探索部分を一通り作ってみた.
今回の実装では,全方位に6度刻みに探すというべたな方針を採用してみた.
これだと,トータルで300パターンくらいのパスコースを探すことになる.
クアッドコアのワークステーション上で,デバッグ出力無しだと4ミリ秒弱くらいで探索処理が終了する.
とりあえずは許容範囲だろう.
評価関数をまだ動かしていないので,もうちょっとCPUを食うようになるはずだが,評価で探索部分ほどに計算量を要求するようなことは無いだろうから,高々6ミリ秒くらいに収まってくれることを期待.
評価関数をまだ動かしていないので,最終的にはもうちょっとCPUを食うようになるはずだが,評価部分が探索部分ほどに計算量を要求するようなことは無いだろうから,高々6ミリ秒くらいに収まってくれることを期待.

誤差情報まできちんと計算し始めると果たしてどうなるかは予測しにくい.
しかし,先読み探索がフルに動いていたときは20ミリ秒以上を余裕で使っていたので,リソースの余裕はまだまだあるはず.
しかし,一段目の予測計算を厳密にすればするほど,先読み探索部分の計算量を落とさざるを得なくなるので,そのバランスの落としどころをどうするかはまだ分からない.
先読み探索で扱う行動の粒度のレベルを変えるべきだろうなとは思っている.

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